한 줄 정의
Engram은 Claude Code·Codex·Cursor 같은 MCP 호환 AI 도구가 같은 사용자 컨텍스트를 읽게 만들어 주는 로컬-퍼스트 identity layer 프로젝트야. PyPI 패키지명은 piia-engram이고, 데이터는 ~/.engram/ 안에 JSON으로 쌓여.
실제로 무엇을 하나
Engram은 stdio 기반 MCP 서버로 동작해. 사용자가 직접 적은 정체성 카드, 결정 기록, 세션 요약을 로컬 디스크에 두고, MCP를 통해 어떤 도구에서 묻든 같은 데이터를 돌려줘. README는 Engram이 43개의 MCP 도구(identity 관리, 결정 기록, 검색, 병합, 헬스 체크 등)를 노출한다고 적어.
설치 흐름은 두 단계야. pip install piia-engram으로 패키지를 받고, engram setup을 돌리면 마법사가 설치된 AI 도구를 감지해 MCP 설정을 자동으로 붙여줘. MCP를 지원하지 않는 ChatGPT, Gemini에는 get_identity_card 명령으로 붙여넣기용 마크다운 카드를 뽑아주는 보조 경로가 따로 있어.
왜 중요한가
여러 AI 도구를 한 PC에서 같이 쓰는 사람에게 가장 큰 문제는 “자기 소개를 도구마다 다시 한다”는 점이야. Claude Code에 적은 작업 스타일, Cursor에 등록한 코딩 컨벤션, Codex에 알려준 회사 정보가 따로 살아 있어. Engram은 그 중복을 한 단계 위로 끌어올려서, MCP라는 공통 인터페이스로 같은 정체성 정보를 꺼내 쓰게 해.
메모리 카테고리 도구와는 초점이 달라. 메모리 도구는 “지금까지 무엇을 했나”에 집중하고, 대화 로그·작업 히스토리를 보관해. Engram은 “네가 누구인지”를 먼저 다뤄. 그래서 단순 로그가 아니라 사용자가 의도적으로 정해둔 신원·결정·교훈을 카드 단위로 관리해. 메모리 도구와 같이 쓸 수도 있지만, 다루는 정보 종류 자체가 다른 도구라는 점에서 비교 축을 따로 가져야 해.
주의해서 볼 점
도입 전 두 가지를 점검해야 해. 첫째, ~/.engram/에 둘 정보가 회사 보안 정책 안에 들어오는지야. Engram은 로컬-퍼스트라서 외부 동기화는 없지만, 로컬 디스크가 백업·공유 대상이라면 그 흐름까지 같이 고려해야 해. 둘째, 사용 중인 AI 도구가 stdio MCP 서버를 안정적으로 띄울 수 있는지야. 일부 IDE 확장은 MCP 도구 호출이 길어지면 타임아웃이 나는 패턴이 있어서 사전 시험이 안전해.
이름 충돌도 주의할 만해. “engram”이라는 이름을 쓰는 다른 메모리 layer 프로젝트가 여럿 있어. 도입 검토할 땐 PyPI 패키지명(piia-engram)과 저장소(Patdolitse/piia-engram)로 한정해서 찾는 게 안전해.